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基于模型融合的低照度环境下车道线检测方法

来源 :东北大学学报(自然科学版) | 被引量 : 2次 | 上传用户：maliuzhu

【摘 要】

：

针对低照度环境下车道线检测准确率低和稳定性差的问题,提出了一种基于模型融合的低照度车道线检测算法.采用基于ALTM(adaptive local tone mapping)算法改进的颜色平衡算法做数据增强处理,有利于车道线特征的提取;融合改进的Deeplabv3+模型和Unet模型,有效降低了过拟合现象;使用实例分割得到分割后的车道线图像.实验证明,改进的Unet模型和Deeplabv3+模型的m

【作 者】

：

顾德英 王娜 李文超 陈龙 

【机 构】

：

东北大学秦皇岛分校控制工程学院

【出 处】

：

东北大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2021年03期

【关键词】

：

低照度环境 车道线检测 数据增强 模型融合 实例分割 low illumination environment lane line detection data 

【基金项目】

：

河北省自然科学基金资助项目(F2019501044).

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针对低照度环境下车道线检测准确率低和稳定性差的问题,提出了一种基于模型融合的低照度车道线检测算法.采用基于ALTM(adaptive local tone mapping)算法改进的颜色平衡算法做数据增强处理,有利于车道线特征的提取;融合改进的Deeplabv3+模型和Unet模型,有效降低了过拟合现象;使用实例分割得到分割后的车道线图像.实验证明,改进的Unet模型和Deeplabv3+模型的mean_IOU(mean intersection-over-union)值分别达到了0.625,0.6

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